Big data análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones

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Analista de big data gehalt

Los autores escriben que los big data son mucho más poderosos que los análisis del pasado. Los directivos pueden medir y, por tanto, gestionar con más precisión que nunca. Pueden hacer mejores predicciones y tomar decisiones más inteligentes. Pueden dirigir intervenciones más eficaces en áreas que hasta ahora han estado dominadas por el instinto y la intuición en lugar de por los datos y el rigor. Las diferencias entre el big data y la analítica son una cuestión de volumen, velocidad y variedad: Ahora cruzan por Internet más datos cada segundo que los que se almacenaban en todo Internet hace 20 años. La información casi en tiempo real permite a una empresa ser mucho más ágil que sus competidores. Y esa información puede proceder de redes sociales, imágenes, sensores, la web u otras fuentes no estructuradas.

Sin embargo, los retos de gestión son muy reales. Los responsables de la toma de decisiones de alto nivel tienen que aprender a hacer las preguntas correctas y adoptar una toma de decisiones basada en pruebas. Las organizaciones deben contratar a científicos que puedan encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y traducirlos en información empresarial útil. Los departamentos de TI tienen que trabajar duro para integrar todas las fuentes de datos internas y externas relevantes.

Métodos de análisis de big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa reunía información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

Análisis de big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Análisis crítico de los retos del big data y los métodos de análisis

Toda organización empresarial, pequeña o grande, necesita datos y conocimientos valiosos. Cuando se trata de comprender a su público objetivo y las preferencias de los clientes, el big data desempeña un papel muy importante. Incluso le ayuda a anticiparse a sus necesidades. Los datos correctos deben presentarse de forma eficaz y analizarse adecuadamente. Pueden ayudar a una organización empresarial a alcanzar diversos objetivos.

En términos sencillos, el Big Data es una combinación de todos los procesos y herramientas relacionados con la utilización y gestión de grandes conjuntos de datos. El concepto de Big Data nació de la necesidad de comprender las tendencias, las preferencias y los patrones en la enorme base de datos generada cuando las personas interactúan con diferentes sistemas y entre sí. Con Big Data, las organizaciones empresariales pueden utilizar la analítica y averiguar cuáles son los clientes más valiosos. También puede ayudar a las empresas a crear nuevas experiencias, servicios y productos.

El uso de Big Data ha sido crucial para que muchas empresas líderes superen a la competencia. En muchos sectores, los nuevos participantes y los competidores establecidos utilizan estrategias basadas en datos para competir, captar e innovar. De hecho, se pueden encontrar ejemplos de uso de Big Data en casi todos los sectores, desde la informática hasta la sanidad.

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